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基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角凹归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制.对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有较快的系统响应和抗干扰能力,较好地解决了定量和水分之间的耦合作用. 相似文献
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针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题,提出一种模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的解耦控制器,首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿,然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制规则及解耦补偿参数,成功地将纸张抄造过程的多变量系统转变为单变量系统,实现纸张定量、水分之间的解耦。仿真结果表明,采用FNN解耦控制器具有较好的动态响应和较强的鲁棒性。将该策略应用于国内某造纸厂的纸板机控制系统,纸张定量控制精度为±3.9 g/m~2左右,水分控制精度为±1.0%左右,满足该纸机定量水分高精度控制要求。 相似文献
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纸张定量水分解耦及滞后控制策略的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对造纸过程中纸张定量与水分之间存在严重耦合的问题,提出了一种基于神经网络的静态解耦方法,成功地将造纸过程的多变量系统变成了单变量系统,实现了定量、水分之间的解耦。同时由于造纸生产过程存在较大滞后,运用增益自适应补偿控制方案,有效地克服了滞后对控制系统稳定性和质量控制的影响。仿真结果表明该系统具有良好的控制效果。 相似文献
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针对抄纸过程中定量、水分具有的非线性、时变性、强耦合性等特点,提出一种基于模糊逻辑的自适应控制方法,利用模糊控制理论构建控制模型,实现系统解耦与自适应控制。构建定量水分过程QCS质量控制系统模型,针对纸机定量水分控制系统进行仿真研究。仿真结果表明,该方案可解决定量水分系统的耦合。相较于PID控制,其定量回路、水分回路单位阶跃响应曲线调节时间分别减少了53.6%、56.4%;相较于模糊控制,其调节时间分别减少了17.0%、29.2%。该方案能够对系统进行子组织、自适应控制,减少人工成本、提高系统精度。 相似文献
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基于MATLAB7.0平台,利用GUI设计技术,分别对造纸过程中气垫式流浆箱控制系统和成纸定量水分控制系统进行了计算机模拟仿真.通过开发的仿真软件,比较和验证了PID控制和模型预测控制的不同效果.结果表明,对于气垫式流浆箱和成纸定量水分这类双输入双输出的控制系统,预测控制具有良好的解耦控制作用、系统稳定性及鲁棒性,预测控制效果比较理想. 相似文献
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针对纸张横幅定量控制所存在的非方、高维强耦合特性,本研究提出了一种基于ELMAN神经网络的多变量解耦策略。具体思路如下:首先引入前置变换因子矩阵对系统进行降维化方,然后针对化方后的系统,将ELMAN神经网络和前馈解耦相结合设计解耦结构,并在此基础上引入参考模型,根据参考模型输出与系统输出之间的差值在线调整网络参数,对系统耦合进行实时补偿以实现系统的在线解耦。通过上述工作将非方高维控制问题转化为单回路群控制问题,大大降低了多输入多输出高维系统控制难度。仿真实验及现场实际应用证明了本研究所提方案的可行性和有效性,定量控制精度提升了42%,并将横幅定量偏差减小到1.88%。 相似文献
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基于卡尔曼预测器的纸张水分和定量预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对造纸生产线上纸张定量水分控制系统存在的大惯性、大时滞及强耦合问题,提出了一种控制方法。使用静态解耦的办法使得系统分解成为水分和定量两个独立的控制回路,将卡尔曼预测器引入控制回路,利用卡尔曼预测器进行水分、定量值及其控制输出量的最优预测估计,用以抑制大惯性、大时滞环节对生产过程造成的影响。生产实践及仿真对比结果表明控制效果良好。 相似文献
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在建立气垫式流浆箱数学模型的基础上,利用神经网络原理设计了神经网络解耦控制器。根据总压和浆位给定值以及其输出值,通过自学习、调整网络权值来实现闭环控制的神经网络解耦控制思路,将强耦合的总压和浆位分解为两个单回路PID闭环控制系统。采用PID控制算法对解耦后的两个单回路闭环系统进行常规控制。实际运行效果表明,该控制系统可使总压和浆位的调整互不影响,且系统稳定。 相似文献
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基于RBF神经网络整定的经纱张力PID控制系统 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前国内大多织机经纱张力控制系统采用传统PID控制,对数学模型依赖度高,难于达到较好控制效果的缺陷,提出了一种基于Kalman滤波器的RBF径向神经网络整定的PID控制算法。这种控制算法采用3输入、单输出的RBF径向神经网络对系统性能学习以寻找出最佳的PID组合,Kalman滤波器有效地滤掉了织机中的各种噪声,实现经纱张力值的恒定。仿真实验结果表明,基于神经网络整定的经纱张力控制系统的控制效果和动态性能都明显优于传统PID控制。 相似文献
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